The  Influence  of  The  Quality  of  Instructors  on  The  Quality  of  Internship  and Changes  in  The  Curriculum  and  Its  Implications  for  The  Competitiveness  of Graduates
R. Junaesih, Furtasan Ali Yusuf, Ade Manggala Hardianto
Universitas Bina Bangsa ademanggalahardianto78@gmail.com
Article History accepted 10/11/2023 approved 25/11/2023 published 28/12/2023

## Abstract
The  aim  of  this  research  is  to  develop  a  theory  of  competitiveness  that  is  adapted  to  the character  and  factors  that  influence  competitiveness.  This  type  of  research  is  quantitative  and includes the mediating variables of internship quality and curriculum changes as predictors that are  able  to (not)  link  the  independent variable  (instructor  quality)  to  graduate  competitiveness. The  data  collection  method  was  through  distributing  questionnaires  to  elementary  school teachers  in  the  city  of  Cilegon.  The  data  analysis  technique  assisted  by  Partial  Least  Square (PLS). The research results include: (1) there  is an  influence of instructor  quality on internship quality;  (2)  there  is  an  influence  of  instructor  quality  on  curriculum  changes;  (3)  there  is  an influence of the quality of internships on the competitiveness of graduates; and (4) There is an influence  of  curriculum  changes  on  the  competitiveness  of  graduates.  The  conclusion  of  the research is competitiveness theory conveys new findings, namely that competitiveness efforts in the 4.0 revolution require instructor quality, internship quality and curriculum changes.
Keywords: Instructor Quality, Internship Quality, Curriculum Change, Graduate
Competitiveness

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  teori  daya  saing  (competitive)  yang disesuaikan dengan karakter dan faktor-faktor yang memengaruhi daya saing.  Jenis penelitian ini  adalah  kuantitatif  dan  memasukan  variabel  mediasi  kualitas  magang  dan  perubahan kurikulum sebagai  predictor yang  mampu (tidak) menghubungkan  antara variabel  independent (kualitas  instruktur)  terhadap  daya  saing  lulusan.  Metode  pengumpulan  data  melalui  sebaran kuesioner  pada  guru  sekolah  dasar  kota  Cilegon.  Analisis  data  dilakukan  dengan  bantuan Partial Least Square (PLS) dijadikan pendekatan penelitian. Hasil penelitian antara lain: (1) ada pengaruh  kualitas  instruktur  terhadap  kualitas  magang;  (2)  ada  pengaruh  kualitas  instruktur terhadap perubahan kurikulum; (3) ada pengaruh kualitas magang terhadap daya saing lulusan; serta  (4)  ada  pengaruh  perubahan  kurikulum  terhadap  daya  sing  lulusan.  Simpulan  penelitian ini  adalah  teori  daya  saing (competitive) mengantarkan  temuan  baru  yaitu  upaya  daya  saing dalam  revolusi  4.0  membutuhkan  faktor  kualitas  instruktur,  kualitas  magang,  dan  perubahan kurikulum.
Kata kunci: Kualitas Instruktur, Kualitas Magang, Perubahan Kurikulum, Daya Saing Lulusan
Social, Humanities, and Education Studies (SHEs): Conference Series https://jurnal.uns.ac.id/shes
p-ISSN 2620-9284 e-ISSN 2620-9292

## PENDAHULUAN
Hasrat untuk menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas tidak cukup hanya dengan memiliki keterampilan dasar pada bidang tertentu saja, dan memerlukan factor  lain  yang  mendukung  daya  saing. Pandangan  peneliti  Ma’dan  et  al.,  (2019), daya  saing  berkaitan  erat  dengan  kompetensi  lulusan  antara  lain  yaitu  daya  saing kerja, daya saing manajemen organisasi, daya saing dominan, daya saing tujuan, dan daya  saing  pengembangan  diri  dan  kebutuhaan.  Selain  itu,  diharapkan  tingkat kompetensinya dapat ditingkatkan melalui pengembangan faktor kompetitif.
Untuk meningkatkan daya saing, peran pemimpin dibutuhkan untuk merancang strategi daya saing. Rencana strategi dalam pandangan Wasliman  &  Saeful  Insan  (2021) untuk  merancang  strategi  dibutuhkan  langkah –  langkah  sebagai  berikut:  (1)  analisis strategis  dalam  membangun  keunggulan  daya  saing  berkelanjutan;  (2)  menerapkan strategi  melalui  kepemimpinan  dan  budaya;  (3)  strategi  pengawasan  dan  strategi pembangunan  berkelanjutan;  (4)  langkah-langkah  strategis  mengatasi  permasalahan dan  kelemahan;  dan  (5)  sikap  inovatif  dan  kreatif  dalam  meningkatkan  daya  saing lulusan. Peneliti lainnya seperti Posselt (2020) berpandangan tentang dinamika sosial, bidang  studi,  dan  populasi  yang  mungkin  memerlukan  perhatian  terhadap kesejahteraan  yang  berkitan  dengan  persaingan  pasca  pendidikan.  Pandangan  ini didukung  oleh Ma’dan  et  al.  (2020)  bahwa  perlu  mengidentifikasi  pengaruh  faktor sumber  daya  manusia  dan  daya  saing  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya kompetensi pada lulusan
Saat  ini  prasyarat  terpenting  daya  saing  pendidikan  adalah  pengembangan individu yang kompeten (Bikse et al., 2013). Pengembangan individu dalam Pendidikan merujuk  pada  perubahan  kurikulum  dan  kualitas  magang  (soft  skill)  bagi  pendidik (Hadiyanto  et  al.,  2017)  yang  berdampak  pada  peningkatan  mutu  sumber  daya manusia. Pandangan ini senada dengan pandangan  Sukardi et al. (2019) Daya saing lulusan  menciptakan  dan  mempertahankan  keunggulan  kompetitif.  Namun,  model pengukuran  pengembangan  softskill,  hardskill  dan  daya  saing  belum  banyak  diteliti seperti keterampilan komunikasi, keterampilan IT, keterampilan berhitung, keterampilan  belajar,  keterampilan  memecahkan  masalah  dan  bekerja  dengan  orang lain (Fitriyani et  al., 2023;  Hadiyanto et al., 2017). Oleh karena itu,  peneliti  berasumsi kebutuhan  daya  saing  perlu  didukung  oleh  faktor  kualitas  magang,  perubahan kurikulum dan kualitas instruktur. Peneliti memandang daya saing tidak dapat dihindari, dan  membutuhkan  kajian  baru  yang  menempatkan  kebutuhan  daya  saing  yang berkelanjutan.

## METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dan  memasukan  variabel  mediasi  kualitas magang  dan  perubahan  kurikulum  sebagai  predictor  yang  mampu  (tidak) menghubungkan  antara variable independent (kualitas instruktur) terhadap daya saing lulusan.  Metode  pengumpulan  data  melalui  sebaran  kuesioner  pada  guru  sekolah dasar kota Cilegon. Pendekatan analisis kuantitatif menggunakan Partial Least Square (PLS). Structural Equation Modeling dengan metode Partial Least Squares (SEM PLS) memiliki  kelebihan  dalam  menangani  model  yang  kompleks  dan  data  yang  tidak memenuhi  asumsi  normalitas,  sehingga  cocok  untuk  penelitian  kuantitatif  dengan sampel yang relatif kecil (Hair et al., 2011; Wold et al., 2001; Zeng et al., 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengujian Outer Model
Convergent Validity Nilai convergent  validity adalah  nilai loading  factor pada  variable  l aten dengan manifestnya  dan  berdasarkan  convergent  validity    dari  semua  indicator  menunjukan angka loading factor > 0.7.
Gambar 1. Convergent Validity

## Discriminant Validity
Nilai  ini  merupakan  nilai cross  loading  factor yang  berguna  untuk  mengetahui apakah konstruk memiliki diskriminan yang  memadai  yaitu  dengan  cara membandingkan  nilai loading pada  konstruk  yang  dituju  harus  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai loading dengan  konstruk  yang  lain.  Pada  bagian  ini  akan diuraikan hasil uji discriminant validity . Uji discriminant validity menggunakan nilai cross loading .  Suatu  manifest  reflektif  akan  dinyatakan  memenuhi discriminant  validity apabila  nilai cross  loading manifest  pada  variabelnya  adalah  yang  terbesar dibandingkan pada variabel lainnya. Berikut adalah nilai cross loading masing-masing manifest:
Tabel 1. Discriminant Validity

## Average Variance Extracted (AVE)
Nilai  AVE  yang  >  0.5,  maka  dikatakan  memiliki  nilai discriminant  validity yang baik.  Validitas  dari  konstruk  dengan  melihat  nilai  AVE  >  0.5  mengisyaratkan  layak untuk dijadikan model.
Tabel 2. Average Variance Extracted (AVE) Variabel Rata-rata varians diekstrak (AVE) Daya Saing Lulusan 0.847 Kualitas Instruktur 0.829 Kualitas Magang 0.734 Perubahan Kurikulum 0.709 Variabel Daya saing lulusan Kualitas Instruktur Kualitas magang Perubahan Kurikulum Daya Saing Lulusan 0.920 Kualitas Instruktur 0.897 0.911 Kualitas Magang 0.848 0.876 0.856 Perubahan Kurikulum 0.800 0.830 0.773 0.842

## Composite  Reliability
Data  yang  memiliki composite  reliability >  0.7  mempunyai  reliabilitas  yang tinggi. Berdasarkan sajian output data dapat diketahui bahwa nilai composite reliability untuk  semua  variabel  penelitian  >  0,7.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  masing-masing variabel  telah  memenuhi composite  reliability sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa keseluruhan variabel memiliki level internal consistency reliability yang tinggi.
Tabel 3. Composite  Reliability Variabel Composite  Reliability Daya Saing Lulusan 0.965 Kualitas Instruktur 0.960 Kualitas Magang 0.932 Perubahan Kurikulum 0.923

## Keseluruhan Hasil Pengujian Outer Model
Berdasarkan Tabel terlihat bahwa semua item kuesioner telah memenuhi standar uji validitas konvergen yaitu AVE di atas 0,5 dan factor loading di atas 0,5 yang berarti bahwa  seluruh  item  dinyatakan  valid,  serta  telah  memenuhi  standar  uji  composite reliability yaitu lebih besar dari 0,7 yang berarti bahwa seluruh item dinyatakan reliabel.
Tabel 4. Hasil Pengujian Outer Model Variabel Indicator Factor loading AVE Composite Reability Kualitas Instruktur KI_1 0.909 0.829 0.960 KI_2 0.893 KI_3 0.916 KI_4 0.903 KI_5 0.932 Kualitas Magang KM_`1 0.870 0.734 0.932 KM_`2 0.866 KM_`3 0.890 KM_`4 0.746 KM_`5 0.902 Perubahan Kurikulum PK_1 0.900 0.709 0.923 PK_2 0.894 PK_3 0.866 PK_4 0.866 Daya Saing Lulusan DSL_1 0.937 0.847 0.965 DSL_2 0.942 DSL_3 0.875 DSL_4 0.941 DSL_5 0.904

## Pengujian Inner Model

## Colinearity
Adalah  uji  antar  hubungan  kuat  atau  tidak  antar  variable  melalui  penilaian Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF lebih besar dari 5,00 maka berarti terjadi masalah  kolinearitas,  dan  sebaliknya  tidak  terjadi  masalah  kolinearitas  jika  nilai  VIF. Hasil  olah  data  mengindikasikan  tidak  terjadi  collinearity  artinya  tidak  ada  potensi hubungan  yang  kuat  antar  variable.    Bagian  yang  perlu  dianalisis  dalam  model structural  yakni,  koefisien  determinasi  (R  Square)  dengan  pengujian  hipotesis. Pengujian kolinearitas adalah untuk membuktikan korelasi antar variabel laten/konstruk apakah  kuat  atau  tidak.  Jika  terdapat  korelasi  yang  kuat  berarti  model  mengandung masalah jika dipandang dari sudut metodologis, karena memiliki dampak pada estimasi
signifikan sistatistiknya. Masalah ini disebut dengan kolinearitas (colinearity). Nilai yang digunakan untukmenganalisisnya adalah dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai VIF lebih besar dari 5,00 maka berarti terjadi masalah kolinearitas, dan sebaliknya tidak terjadi masalah kolinearitas jika nilai VIF < 5.00
Tabel 5. Colinearity Variabel Daya Saing Lulusan Kualitas Magang Perubahan Kurikulum Kualitas Instruktur 1.000 1.000 Kualitas Magang 2.483 Perubahan Kurikulum 2.483

## Uji R-Square
Nilai  R 2 menunjukkan  tingkat  determinasi  variabel  eksogen  terhadap endogennya.  Nilai  R 2 semakin  besar  menunjukkan  tingkat  determinasi  yang  semakin baik. Menurut Hair dalam Latan & Ghozali (2012), suatu model dikatakan kuat jika nilai R-square 0.75, model moderat  jika  nilai R-square 0.50,  dan model  lemah  jika  nilai R- square 0.25.
Tabel 6. R-square Variabel R Square R Square Adjusted Daya Saing Lulusan 0.771 0.766 Kualitas Magang 0.767 0.765 Perubahan Kurikulum 0.688 0.685

## Uji Goodness of Fit (GoF)
Hasil uji GoF didapat dari perkalian nilai akar rata – rata AVE dengan nilai akar rata –  rata  R-Square.  Dari  hasil  perhitungan  didapat  hasil  nilai  GoF  sebesar  0,  76 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  memiliki  GoF  yang  tinggi,  semakin  besar nilai  GoF  maka  semakin  sesuai  dalam  menggambarkan  sampel  penelitian.  Rumus untuk menghitung nilai GoF adalah sebagai berikut:

## Q-Square
Nilai  Q-square  pengujian  model  struktural  dilakukan  dengan  melihat  nilai  Q 2 ( predictive relevance ), dimana semakin tinggi Q-Square , maka model dapat dikatakan semakin  fit  dengan  data.  Adapun  hasil  perhitungan  nilai Q-Square adalah  sebagai berikut.
Hasil  perhitungan  Q 2 menunjukkan  nilai  Q 2 sebesar  0,946  .  Menurut  Ghozali (2014),  nilai  Q 2 dapat  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik  nilai  observasi dihasilkan  oleh  model  dan  juga  estimasi  parameternya.  Nilai  Q 2 lebih  besar  dari  0 menunjukkan  bahwa  model  dikatakan  baik  sehingga  prediksi  yang  dilakukan  oleh model dinilai telah relevan.

## F-Square
Nilai f  square model  digunakan  untuk  mengetahui  besarnya effect  size variabel laten  endogen  terhadap  variabel  laten  eksogen.  Apabila  nilai f  square sama  dengan 0,35 sampai dengan 1.00 maka dapat diinterpretasikan bahwa prediktor variabel laten memiliki  pengaruh  kuat.  Bila  0,15  sampai  dengan  0.35  maka  memiliki  pengaruh menengah dan apabila bernilai sama dengan 0,02 sampai dengan 0.15 maka memiliki pengaruh kecil (Ghozali, 2014).
Tabel 7. Effect Size Variabel Daya Saing Lulusan Kualitas Magang Perubahan kurikulum Kualitas Instruktur 3.291 2.208 Kualitas Magang 0.573 Perubahan Kurikulum 0.226
Interpretasi  effect  size sebagai  berikut:  (1)  Hubungan  instruktur  terhadap  kualitas magang      memiliki  nilai effect  size sebesar  3.291    pengaruhnya  kuat;  (2)  Hubungan instruktur terhadap kualitas magang   memiliki nilai effect size sebesar 2.208  pengaruh nya  kuat;  (3)  Hubungan  kualitas  magang  terhadap  daya  saing  lulusan  memiliki  nilai effect size sebesar 0.573 pengaruhnya kuat; serta (4) Hubungan perubahan kurikulum terhadap  daya  sing  lulusan    memiliki  nilai effect  size sebesar  0.226    pengaruhnya sedang.

## Hasil Bootstrapping
Dalam SmartPLS, pengujian setiap hubungan dilakukan dengan menggunakan  simulasi  dengan  metode bootstrapping terhadap  sampel.  Pengujian  ini bertujuan  untuk  meminimalkan  masalah  ketidaknormalan  data  penelitian.  Hasil pengujian  dengan  metode bootstrapping dengan  menggunakan  software  SmartPLS adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Bootstrapping Inner Model

## Evaluasi Path Coefficients
Evaluasi path coefficient digunakan untuk menunjukkan seberapa kuat efek atau pengaruh  variabel  independen  kepada  variabel  dependen.  Dari  gambar  dapat dijelaskan  bahwa  nilai path  coefficient pengaruh  kualitas  instruktur  terhadap  kualitas magang  sebesar 27.016. Pengaruh  kualitas instruktur terhadap perubahan kurikulum sebesar  21.308.  Pengaruh  kualitas  magang  terhadap  daya  saing  lulusan  sebesar 5.402.  Pengaruh  perubahan  kurikulum  terhadap  daya  siang  lulusan  sebesar  3.468. Berdasarkan  uraian  hasil  tersebut  di  atas  menunjukkan  bahwa  keseluruhan  variabel dalam  model  ini  memiliki path  coefficient dengan  angka  yang  positif.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  jika  semakin  besar  nilai path  coefficient pada  satu  variabel independen  terhadap  variabel  dependen,  maka  semakin  kuat  juga  pengaruh  antara variabel independen terhadap variabel dependen tersebut.

## Uji Hipotesis
Untuk mengukur nilai signifikansi diterimanya suatu hipotesis dilakukan dengan melihat nilai P-Values. Hipotesis penelitian dapat dinyatakan diterima apabila nilai P-Values < 0,05.  Untuk  melihat  nilai  P-value  dalam  SmartPLS  dilakukan  melalui  proses bootstrapping terhadap  model  yang  sudah  valid  dan  reliabel  serta  memenuhi kelayakan model. Hasil dari bootstrapping dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 8. Path Coefficients Variabel Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values Kualitas Instruktur Terhadap Kualitas Magang 0.876 0.873 0.033 26.842 0.000 Kualitas Instruktur Terhadap Perubahan Kurikulum 0.830 0.830 0.042 19.980 0.000 Kualitas Magang Terhadap Daya Saing Lulusan 0.571 0.550 0.103 5.545 0.000 Perubahan Kurikulum Terhadap Daya Sing Lulusan 0.359 0.378 0.103 3.469 0.001
H1: Pengaruh  kualitas instruktur terhadap kualitas magang Dari  hasil  koefisien  jalur  yang  diperoleh  sebesar  26.842  dengan  nilai p-value 0. 000  <  0.05  disimpulkan  bahwa  ada  kualitas  instruktur  terhadap  kualitas  magang. maka H1 diterima.
H2: Pengaruh kualitas instruktur terhadap perubahan kurikulum Dari  hasil  koefisien  jalur  yang  diperoleh  kualitas  instruktur  terhadap  perubahan kurikulum  sebesar  19.980  dengan  nilai  p-value  0.000  <  0.05  disimpulkan  bahwa ada kualitas instruktur terhadap perubahan kurikulum maka H2 diterima.
H3: Pengaruh kualitas magang terhadap daya saing lulusan
Dari  hasil  koefisien  jalur  yang  diperoleh  kualitas  magang  terhadap  daya  saing lulusan sebesar 5.545 dengan nilai p-value 0.000 < 0.05 disimpulkan bahwa    ada pengaruh kualitas magang terhadap daya saing lulusan maka H3 diterima.
H4: Pengaruh perubahan kurikulum terhadap daya sing lulusan Dari  hasil  koefisien  jalur  diperoleh  perubahan  kurikulum  terhadap  daya  sing lulusan  sebesar  3.469  dengan  nilai p-value 0.001  <  0.05  disimpulkan  bahwa  ada pengaruh perubahan kurikulum terhadap daya sing lulusan maka H4 diterima..

## Uji Mediasi
Uji  mediasi  melibatkan  kualitas  magang,  dan  perubahan  kurikulum  sebagai variable  mediasi.  Mediasi  penuh  ( fully  mediating )  terjadi  jika  pada total  effects ditemukan  hubungan  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  menjadi  tidak
signifikan,  bila  signifikan  maka  mediasi  ini  hanya  bersifat  semu  atau partial ( partially mediating ) artinya variabel independen mampu memengaruhi secara langsung variabel dependen  tanpa  melalui  atau  melibatkan  variabel  mediator intervening (Hartono  dan Abdillah,  2014).    Bedasarkan  hasil  uji  mediasi  kualitas  magang  dan  perubahan kurikulm diperoleh sebesar p-value 0.000 < 0.05, artinya variabel independen  mampu memengaruhi secara langsung variabel dependen dan tidak perlu melibatkan variabel mediator.
Tabel 9. Total effect Variabel Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (|O/STDEV|) P Values Kualitas Instruktur Terhadap  Daya  Saing Luluan  Melalui  Kualitas Magang 0.500 0.481 0.095 5.240 0.000 Kualitas Instruktur Terhadap  Daya  Saing Luluan Melalui Perubahan Kurikulm 0.298 0.315 0.093 3.199 0.001
Daya  saing  (competitive)  bermula  dari  keinginan  individu  atau  kelompok  yang terus  berkembang,  dan  terus  berinovasi.  Teori  daya  saing  dari  Cho  &  Moon  (2000) menjelaskan  bahwa  kesuksesan  dapat  berhasil  apabila  memiliki  kompetitive  relative terhadap  pesaingnya,  dan  memilih  keberlanjutan  sebagai  substansial  terbaik. Berdasarkan  teori  tersebut  peneliti  berasumsi  bahwa  daya  saing  (competitive)  dapat diciptakan dan dikembangkan sesuai dengan substansi karakter masing -masing yang sesuai  dengan  kebutuhan  revolusi  4.0.  Peneliti  terdahulu  Krisnanik  et  al.,  (2021) membuktikan  bahwa  pemberdayaan  daya  saing  mutu  pendidikan  berbasis  kurikulum merdeka memberi kesempatan berinovasi, berkreasi, dan mengaktualkan pengetahuan lebih luas. Peneliti lainnya Samina et al., (2020) menyatakan bahwa daya saing  merupakan  salah  satu  keunggulan  yang  sangat  penting  dalam  sebuah organisasi. Artinya daya saing bisa bermakna kekuatan untuk berusaha menjadi lebih dari  yang  lain  dan  unggul  dalam  hal  tertentu  baik  yang  dilakukan  individu,  kelompok maupun  institusi  tertentu.  Begitu  pun  dengan  hasil  temuan  ini  bahwa  daya  saing lulusan  dipengaruhi  oleh  faktor  perubahan  kurikukum  dan  kualitas  magang  bagi  para guru agar lebih mampu mentransfer pengetahuan pada siswa didik.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan antara  lain:  (1)  ada  pengaruh  kualitas  instruktur  terhadap  kualitas  magang;  (2)  ada pengaruh kualitas instruktur terhadap perubahan kurikulum; (3) ada pengaruh kualitas magang  terhadap  daya  saing  lulusan;  serta  (4)  ada  pengaruh  perubahan  kurikulum terhadap  daya  sing  lulusan.  Simpulan  penelitian  ini  adalah  teori  daya  saing (competitive) mengantarkan  temuan  baru  yaitu  upaya  daya  saing  dalam  revolusi  4.0 membutuhkan  factor  kualitas  instruktur,  kualitas  magang,  dan  perubahan  kurikulum. Berdasarkan  simpulan  penelitian  ini,  maka  dapat  direkomendasikan  bagi  peneliti selanjutnya  untuk  dapat  menambahkan  variabel  kinerja  kepala  sekolah  sebagai variabel dependen untuk mengukur dampak kualitas magang dan perubahan kurikulum terhadap kinerja kepala sekolah.

## DAFTAR PUSTAKA
Bikse,  V.,  Rivža,  B.,  &  Brence,  I.  (2013).  Competitiveness  and  quality  of  higher education:  Graduates’  evaluation. Journal  of  Teacher  Education  for Sustainability , 15 (2), 52 –66. https://doi.org/10.2478/jtes-2013-0011 Fitriyani,  S.,  Ahidin,  U., Kunci,  K.,  Kewirausahaan,  J.,  &  Saing,  D.  (2023).  Penerapan Ilmu Manajemen dalam Peningkatan Jiwa Kewirausahaan dan Daya Saing pada Lulusan SMK. Jurnal Pengabdian Tangerang Selatan : JURANTAS , 1 (1), 37 –46. https://journal.lap4bangsa.org/index.php/jurantas
Hadiyanto,  Noferdiman,  Moehamin,  &  Yuliusman.  (2017).  ASSESSING  STUDENTS AND  GRADUATES  SOFT  SKILLS,  HARD  SKILLS  AND  COMPETITIVENESS. PEOPLE:  International  Journal  of  Social  Sciences , 3 (2),  1885 –1906. https://doi.org/10.20319/pijss.2017.32.18851906
Hair,  J.  F.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  (2011).  PLS-SEM:  Indeed  a  silver  bullet.
Journal of Marketing Theory and Practice , 19 (2), 139 –152.
https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202
Krisnanik,  E.,  Saphira,  Q.,  &  Indriana,  I.  H.  (2021).  Desain  Model  MBKM  Dan Kolaborasi  Kerja  Sama  Model  Pentahelix  Guna  Meningkatkan  Daya  Saing Lulusan. Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK) .
Ma’dan, M. B., Ismail, M. T. Bin, & Daud, S. (2019). The Relation of Human Capital and Competitiveness  Factor  towards  Graduate  Competencies. International  Journal of  Academic  Research  in  Progressive  Education  and  Development , 8 (4). https://doi.org/10.6007/ijarped/v8-i4/6761
Ma’dan,  M.,  Ismail,  M.  T.,  &  Daud,  S.  (2020).  Influence  of  Competitiveness  Factor towards  Graduate  Competency  Level. Asian  Journal  of  University  Education , 16 (3), 292 –302. https://doi.org/10.24191/ajue.v16i3.8378
Posselt,  J.  (2020).  Discrimination,  competitiveness,  and  support  in  US  graduate student  mental  health. Studies  in  Graduate  and  Postdoctoral  Education , 12 (1), 89 –112. https://doi.org/10.1108/SGPE-07-2020-0042
Samina,  R.,  Ansar,  &  Arwildayanto.  (2020).  Daya  Saing  Lulusan  Manajemen Pendidikan. Jambura Journal of Educational Management , 1 (1), 13 –26. Sukardi,  Rusdiawan,  &  Wardana,  L.  A.  (2019).  The  competitiveness  of  Master  of Educa tion  Graduates:  Porter’s  diamond  analysis. International  Journal  of Emerging Technologies in Learning , 14 (19), 179 –187.
https://doi.org/10.3991/ijet.v14i19.10767
Sung Cho, D., & Chang Moon, H. (2000). Evolution of Competitive Theory (Vol. 2). Wasliman,  I.,  &  Saeful  Insan,  H.  (2021).  Leadership  Strategies  in  Improving  Higher Education  Graduates’  Competitiveness.  In International  Journal  of  Educational Review (Vol. 3).
Wold, S., Trygg, J., Berglund, A., & Antti, H. (2001). Some recent developments in PLS modeling. Chemometrics  and  Intelligent  Laboratory  Systems , 58 ,  131 –150. www.elsevier.comrlocaterchemometrics
Zeng, N., Liu, Y., Gong, P., Hertogh, M., & König, M. (2021). Do right PLS and do PLS right: A critical review of the application of PLS-SEM in construction management research. Frontiers of Engineering Management , 8 (3), 356 –369.
https://doi.org/10.1007/s42524-021-0153-5